(57)【要約】【課題】  複数の冗長的センサーから受信したパラメータを示す信号からこのパラメータの推定を得る方法及び装置を提供する。【解決手段】  本発明の冗長的センサーから受信された信号信号に基づきパラメータを推定する方法では、少なくとも第１検出信号及び第２検出信号が対応した第１及び第２冗長的センサーから受信され、第１検出信号及び第２検出信号はそれぞれ前記パラメータを示し、関連した第１精度及び第２精度をそれぞれ有する。前記パラメータを示し関連した基準精度を持つ基準信号が受信される。第１精度、第２精度、基準精度の少なくとも１つに基づいて、第１検出信号、第２検出信号に少なくとも基づく重み付けが決定される。パラメータの推定が、重み付けに従い、少なくとも第１検出信号の値、第２検出信号の値、基準信号の値の重み付け平均として生成される。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
冗長的センサーから受信した信号に基づいてパラメータを推定する方法であって、
少なくとも第１検出信号及び第２検出信号を対応する少なくとも第１及び第２冗長的センサーから受信し、第１検出信号及び第２検出信号は前記パラメータを示し、第１検出信号は第１精度に関連付けられ、第２検出信号は第２精度に関連付けられており、
前記パラメータを示す少なくとも１つの基準信号を受信し、基準信号は基準精度に関連付けられており、
少なくとも第１精度と第２精度と基準精度との内の少なくとも１つに基づき、そして少なくとも第１検出信号、第２検出信号に基づいて重み付けを決定し、
重み付けに従い、少なくとも、第１検出信号の値、第２検出信号の値、及び基準信号の値の１つの重み付け平均として、前記パラメータの推定を生成する、
ことを含む方法。
【請求項２】
第１検出信号及び第２検出信号に基づいて、第１エラー大きさ信号を生成することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
重み付けの決定及びパラメータの推定の生成が、もし、第１精度及び第２精度に基づいた閾値よりも第１エラー大きさ信号が小さい場合、第１検出信号の値及び第２検出信号の値の平均としてパラメータの推定を決定することを含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
閾値が第１精度及び第２精度の和に基づいている請求項３に記載の方法。
【請求項５】
閾値が第１精度及び第２精度の和に等しい請求項４に記載の方法。
【請求項６】
第１検出信号及び基準信号に基づいて第２エラー大きさ信号を生成し、
第２検出信号及び基準信号に基づいて第３エラー大きさ信号を生成し、
重み付けの決定及びパラメータの推定の生成が、
もし、基準精度に基づいた閾値よりも第１エラー大きさ信号の値が大きく且つ第２エラー大きさ信号の値が第３エラー大きさ信号の値より小さい場合、第１検出信号の値としてパラメータの推定を決定し、
もし、閾値よりも第１エラー大きさ信号の値が大きく且つ第２エラー大きさ信号の値が第３エラー大きさ信号の値より大きい場合、第２検出信号の値としてパラメータの推定を決定する、
ことをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項７】
閾値が基準精度の２倍に等しい請求項６に記載の方法。
【請求項８】
重み付けの決定及びパラメータの推定の生成が、もし、第１精度及び第２精度に基づいた第１閾値よりも第１エラー大きさ信号が大きく且つ基準精度に基づいた第２閾値よりも第１エラー大きさ信号の値が小さい場合、ファジールールベースに従い、重み付けを決定し及びパラメータの推定を生成することを含む請求項２に記載の方法。
【請求項９】
第１検出信号及び基準信号に基づいて第２エラー大きさ信号を生成し、
第２検出信号及び基準信号に基づいて第３エラー大きさ信号を生成し、
ファジールールベースに従い重み付けの決定及びパラメータの推定の生成が、
第１の複数ファジー集合内の第２エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定し、
第２の複数ファジー集合内の第３エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定し、
第２エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数及び第３エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数に基づいて重み付けを計算する、
ことをさらに含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
第２エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定する前に、第１精度及び基準精度に基づいて、第２エラー大きさ信号を規格化し、
第３エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定する前に、第２精度及び基準精度に基づいて、第３エラー大きさ信号を規格化する、
ことをさらに含む請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
第２エラー大きさ信号の規格化が、第２エラー大きさ信号を第１精度が加算された基準精度で割算することを含み、
第３エラー大きさ信号の規格化が、第３エラー大きさ信号を第２精度が加算された基準精度で割算することを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
重み付けの決定及びパラメータの推定の生成が、第２エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数及び第３エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数に基づいて、ファジールールベース内の各ファジールールの実現の程度を決定することをさらに含む請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
パラメータの推定の生成が、
ファジールールベース内のファジー論理ルールの結果部分を対応するファジー論理ルールの実現の程度により掛算した重み付けルール出力を決定し、
重み付けルール出力を加算し、
ファジー論理ルールの実現の程度を加算し、
加算された重み付けルール出力を加算された実現の程度で割算する、
ことを含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
基準信号の受信が、モデルから基準信号を受信することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
基準信号の受信が、第３冗長的センサーから基準信号を受信することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
基準信号の受信が、前記パラメータに関連した異なるパラメータを示す別のセンサーから受信した信号に基づいて基準信号を生成するように構成された処理装置から基準信号を受信することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
冗長的センサーから受信した信号に基づいてパラメータを推定する装置であって、
第１検出信号と第２検出信号と基準信号とに応答して重み付け情報を生成するための重み付け計算機と、重み付け情報は第１検出信号に関連した第１精度と第２検出信号に関連した第２精度と基準信号に関連した基準精度とに基づくものであり、
第１検出信号は前記パラメータを示し且つ第１冗長的センサーに対応し、第２検出信号は前記パラメータを示し且つ第２冗長的センサーに対応し、基準信号は前記パラメータを示し、
第１検出信号と第２検出信号と基準信号と重み付け情報とに基づいて前記パラメータの推定を生成するための重み付け平均計算機と、
を含む装置。
【請求項１８】
重み付け計算機が、
第１検出信号及び第２検出信号に基づいて第１エラー大きさ信号と、第１検出信号及び基準信号に基づいて第２エラー大きさ信号と、第１検出信号、第２検出信号及び基準信号に基づいて第３エラー大きさ信号と、を計算するためのエラー大きさ計算機と、
第１精度と第２精度と基準信号精度とに基づいて、第１エラー大きさ信号と第２エラー大きさ信号と第３エラー大きさ信号とに応答して、パラメータの複数の潜在的推定の１つの指示を生成するための推定選択器と、
を含む請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
重み付け計算機と重み付け平均計算機がファジー論理推定計算機を含み、複数の潜在的推定が第１検出信号と第２検出信号とファジー論理推定計算機により生成されたファジー推定とを含む請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
重み付け平均計算機が第１検出信号及び第２検出信号の平均を計算するための平均計算機をさらに含み、複数の潜在的推定が第１検出信号及び第２検出信号の平均をさらに含む請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
重み付け平均計算機は、第２エラー大きさ信号に応答して第１規格化エラー大きさ信号を生成し、そして第３エラー大きさ信号に応答して第１規格化エラー大きさ信号を生成するための規格化器をさらに含み、
第１規格化エラー大きさ信号は第１精度及び基準信号精度に基づき、そして第２規格化エラー大きさ信号は第２精度及び基準信号精度に基づき、
ファジー論理推定計算機は，第１検出信号と第２検出信号と基準信号とに基づき第１規格化エラー大きさ信号及び第２規格化エラー大きさ信号に応答して、ファジー推定を生成する、請求項１９に記載の装置。
【請求項２２】
基準信号を生成するように構成されたモデルをさらに含む請求項１７に記載の装置。
【請求項２３】
メモリと第１冗長的センサーと第２冗長的センサーとに動作的に接続されたプロセッサを含み、メモリは、
重み付け計算機を実現するための第１コードと、
重み付け平均計算機を実現するための第２コードと、
を含む請求項１７に記載の装置。
【請求項２４】
冗長的センサーから受信した信号に基づいてパラメータを推定する方法であって、
少なくとも第１検出信号及び第２検出信号を少なくとも対応する第１及び第２冗長的センサーから受信し、第１検出信号及び第２検出信号は前記パラメータを示し、第１検出信号は第１精度と関連付けられそして第２検出信号は第２精度と関連付けられており、
前記パラメータを示す少なくとも基準信号を受信し、基準信号は基準精度と関連付けられており、
少なくとも第１検出信号及び基準信号に基づいて第１エラー大きさ信号を生成し、
少なくとも第２検出信号及び基準信号に基づいて第２エラー大きさ信号を生成し、
第２エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定する前に、少なくとも第１精度と第２精度と基準精度とに基づいて、第１エラー大きさ信号を規格化し、
第３エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定する前に、少なくとも第１精度と第２精度と基準精度とに基づいて、第２エラー大きさ信号を規格化し、
少なくとも規格化された第１エラー大きさ信号及び規格化された第２エラー大きさ信号に基づいてファジールールベースを評価し、
少なくとも評価されたファジールールベースに基づいてパラメータの推定を生成する、
ことを含む方法。
【請求項２５】
第１エラー大きさ信号の規格化は、第１エラー大きさ信号を基準精度に第１精度を加えて割算することを含み、
第２エラー大きさ信号の規格化は、第２エラー大きさ信号を基準精度に第２精度を加えて割算することを含む請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
第１複数ファジー集合内での規格化された第１エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定し、
第２複数ファジー集合内での規格化された第２エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定し、
ファジールールベースの評価が、規格化された第１エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数及び規格化された第２エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数に基づいてファジールールベース内の各ファジー論理の実現の程度を決定することを含む請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
規格化された第１エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定することが、複数のメンバーシップ関数に従い規格化された第１エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定することを含み、
規格化された第２エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定することが、複数のメンバーシップ関数に従い規格化された第２エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定することを含む請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
第１複数ファジー集合内での規格化された第１エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定することが、
規格化された第１エラー大きさ信号の値に基づいて第１ファジー集合内でのメンバーシップの次数を決定し、
メンバーシップの第１次数に基づいて第２ファジー集合内でのメンバーシップの次数を決定し、
メンバーシップの第１次数に基づいて第３ファジー集合内でのメンバーシップの次数を決定することを含む請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
第２複数ファジー集合内でのメンバーシップの次数の決定が、もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第１閾値よりも小さければ、全メンバーシップを示す値から第１ファジー集合内のメンバーシップの次数を引算したものを第２ファジー集合内でのメンバーシップの次数と決定することを含み、
第３複数ファジー集合内でのメンバーシップの次数の決定が、もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第２閾値よりも大きければ、全メンバーシップを示す値から第１ファジー集合内のメンバーシップの次数を引算したものを第３ファジー集合内でのメンバーシップの次数と決定することを含む請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
第２複数ファジー集合内でのメンバーシップの次数の決定が、もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第１閾値よりも大きければ、第２ファジー集合内でのメンバーシップの次数をゼロと決定することを含む請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
第３複数ファジー集合内でのメンバーシップの次数の決定が、もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第２閾値よりも小さければ、第３ファジー集合内でのメンバーシップの次数をゼロと決定することを含む請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
第１複数ファジー集合内での規格化された第１エラー大きさ信号の値のメンバーシップの次数を決定することが、
もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第１閾値よりも小さければ、第１ファジー集合内での全メンバーシップを決定し、
もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第１閾値よりも大きければ、第１ファジー集合内での全メンバーシップよりも小さく決定し、
もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第２閾値よりも大きくて且つ第３閾値よりも小さければ、第２ファジー集合内での全メンバーシップを決定し、
もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第２閾値よりも小さければ、第２ファジー集合内で全メンバーシップよりも小さく決定し、
もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第３閾値よりも大きければ、第２ファジー集合内での全メンバーシップよりも小さく決定し、
もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第４閾値よりも大きければ、第３ファジー集合内での全メンバーシップを決定し、
もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第４閾値よりも小さければ、第３ファジー集合内での全メンバーシップよりも小さく決定する、
ことを含む請求項２６に記載の方法。
【請求項３３】
第１ファジー集合内での全メンバーシップよりも小さく決定することが、もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第２閾値よりも大きければ、第１ファジー集合内でのメンバーシップを決定しないことを含み、
もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第２閾値よりも小さければ、第２ファジー集合内で全メンバーシップよりも小さく決定することが、もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第１閾値よりも小さければ、第２ファジー集合内でのメンバーシップを決定しないことを含み、
もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第３閾値よりも大きければ、第２ファジー集合内で全メンバーシップよりも小さく決定することが、もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第４閾値よりも大きければ、第２ファジー集合内でのメンバーシップを決定しないことを含み、
第３ファジー集合内での全メンバーシップよりも小さく決定することが、もし、規格化された第１エラー大きさ信号の値が第３閾値よりも小さければ、第３ファジー集合内でのメンバーシップを決定しないことを含む請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
第１閾値が０．５であり、第２閾値が１．０であり、第３閾値が１．５であり、第４閾値が２．０である請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
パラメータの推定の生成が、
ファジールールベース内のファジー論理ルールの結果部分をファジー論理ルールの対応する実現の程度で掛算することにより重み付けルール出力を決定し、
重み付けルール出力を加算し、
ファジー論理ルールの実現の程度を加算し、
加算された重み付けルール出力を加算された実現の程度により割算する、
ことを含む請求項２６に記載の方法。
【請求項３６】
第１複数ファジー集合が小さい集合と中間集合と大きい集合を含み、第２複数ファジー集合が、小さい集合と中間集合と大きい集合を含み、
Ａが規格化された第１エラー大きさ信号の値に対応する第１検出信号の値であり、Ｂが規格化された第２エラー大きさ信号の値に対応する第１検出信号の値であり、Ｒが規格化された第１エラー大きさ信号の値に対応しそして規格化された第２エラー大きさ信号の値に対応する基準信号の値であり、
ファジールールベースの評価が次のファジー論理ルールの少なくともいくつかを評価することを含み、
１）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが小さくて且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが小さい場合又は（ＯＲ）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが中間で且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが中間の場合、（ＴＨＥＮ）ＸAはＡ、Ｂ、及びＲの平均であり、
２）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが小さくて且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが中間の場合又は（ＯＲ）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが中間で且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが大きい場合、（ＴＨＥＮ）ＸBはＡ及びＲの平均であり、
３）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが中間で且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが小さい場合又は（ＯＲ）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが大きく且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが中間の場合、（ＴＨＥＮ）ＸCはＢ及びＲの平均であり、
４）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが小さくて且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが大きい場合、（ＴＨＥＮ）ＸDはＡであり、
５）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが大きくて且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが小さい場合、（ＴＨＥＮ）ＸEはＢであり、
６）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが大きくて且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが大きい場合、（ＴＨＥＮ）ＸFはＲであり、
ここで、ＥＡＲNORMは規格化された第１エラー大きさ信号の値であり、ＥＢＲNORMは規格化された第２エラー大きさ信号の値であり、ＸA、ＸB、ＸC、ＸD、ＸE、及びＸFはファジー論理ルールの対応する出力である請求項２６に記載の方法。
【請求項３７】
ファジールールベースの評価がさらに、
ＸAに対応したルールの実現の程度及びＸAに基づいて重み付けＸAを生成し、
ＸBに対応したルールの実現の程度及びＸBに基づいて重み付けＸBを生成し、
ＸCに対応したルールの実現の程度及びＸCに基づいて重み付けＸCを生成し、
ＸDに対応したルールの実現の程度及びＸDに基づいて重み付けＸDを生成し、
ＸEに対応したルールの実現の程度及びＸEに基づいて重み付けＸEを生成し、
ＸFに対応したルールの実現の程度及びＸFに基づいて重み付けＸFを生成し、
ＸAに対応したルールの実現の程度と、ＸBに対応したルールの実現の程度と、ＸCに対応したルールの実現の程度と、ＸDに対応したルールの実現の程度と、ＸEに対応したルールの実現の程度と、ＸFに対応したルールの実現の程度とを加算し、
重み付けＸAと重み付けＸBと重み付けＸCと重み付けＸDと重み付けＸEと重み付けＸFとの和を、ＸAに対応したルールの実現の程度とＸBに対応したルールの実現の程度とＸCに対応したルールの実現の程度とＸDに対応したルールの実現の程度とＸEに対応したルールの実現の程度とＸFに対応したルールの実現の程度との和で割算する、
ことを含む請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
第１精度が第２精度に等しい請求項２４に記載の方法。
【請求項３９】
基準信号がモデル出力を含む請求項２４に記載の方法。
【請求項４０】
冗長的センサーから受信した信号に基づいてパラメータを推定する装置であって、
第１冗長的センサーから受信した第１検出信号と、第２冗長的センサーから受信した第２検出信号と、基準信号とに応答して第１エラー大きさ信号及び第２エラー大きさ信号を生成するためのエラー大きさ計算機と、第１検出信号と第２検出信号と基準信号とは前記パラメータを示し、
第１検出信号に関連した第１精度と第２検出信号に関連した第２精度と基準信号に関連した基準信号精度とに基づき、第１エラー大きさ信号及び第１エラー大きさ信号に応答して、規格化された第１エラー大きさ信号及び規格化された第２エラー大きさ信号を生成するための規格化器と、
ファジールールベースに従い、規格化された第１エラー大きさ信号及び規格化された第２エラー大きさ信号に応答してパラメータの推定を生成するためのファジー論理推定計算機と、
を含む装置。
【請求項４１】
規格化器は、第１精度が加えられた基準信号精度により割算された第１エラー大きさ信号として規格化された第１エラー大きさ信号を生成し、
規格化器は、第２精度が加えられた基準信号精度により割算された第２エラー大きさ信号として規格化された第２エラー大きさ信号を生成する請求項４０に記載の装置。
【請求項４２】
ファジー論理推定計算機は、規格化された第１エラー大きさ信号に対して第１複数ファジー集合内のメンバーシップの第１次数を生成し、そして規格化された第２エラー大きさ信号に対して第２複数ファジー集合内のメンバーシップの第２次数を生成するためのファジーメンバーシップ評価器を含む請求項４１に記載の装置。
【請求項４３】
第１複数ファジー集合は第２複数ファジー集合と同じである請求項４２に記載の装置。
【請求項４４】
ファジー論理推定計算機は、メンバーシップの第１次数及びメンバーシップの第２次数に基づいて複数のファジールールの実現の程度を生成するためのファジーメンバーシップ評価器に接続されたルール実現評価器をさらに含む請求項４２に記載の装置。
【請求項４５】
ファジー論理推定計算機は、複数のファジールールの実現の程度に基づいてパラメータの推定を生成するためにルール実現評価器に接続されたルール出力シンセサイザーをさらに含む請求項４４に記載の装置。
【請求項４６】
第１精度と第２精度とが同じである請求項４０に記載の装置。
【請求項４７】
メモリと第１冗長的センサーと第２冗長的センサーとに動作可能に接続されたプロセッサを含み、メモリが、
エラー大きさ計算機を実現するための第１コードと、
規格器を実現するための第２コードと、
ファジー論理推定計算機を実現するための第３コードと、
を記憶する請求項４０に記載の装置。
【請求項４８】
エンジン制御システムであって、
飛行機エンジンに関連したパラメータを示す、関連した第１精度を持つ第１検出信号を生成するための第１冗長的センサーと、
前記パラメータを示す、関連した第２精度を持つ第２検出信号を生成するための第２冗長的センサーと、
前記パラメータを示す、関連した基準信号精度を持つ基準信号を生成するための基準信号生成器と、
第１冗長的センサーと第２冗長的センサーと基準信号生成器とに動作可能に接続されて、第１検出信号と第２検出信号と基準信号とに応答して、第１精度と第２精度と基準信号精度とに基づいて、重み付け情報を生成するための重み付け計算機と、
第１検出信号と第２検出信号と冗長的信号と重み付け情報とに応答してパラメータの推定を生成するための重み付け平均計算機と、
を含むエンジン制御システム。
【請求項４９】
エンジン制御システムが、飛行機エンジン制御システムを含む請求項４８に記載のエンジン制御システム。
【請求項５０】
エンジン制御システムであって、
飛行機エンジンに関連したパラメータを示す、関連した第１精度を持つ第１検出信号を生成するための第１冗長的センサーと、
前記パラメータを示す、関連した第２精度を持つ第２検出信号を生成するための第２冗長的センサーと、
前記パラメータを示す、関連した基準信号精度を持つ基準信号を生成するための基準信号生成器と、
第１冗長的センサーと第２冗長的センサーと基準信号生成器とに動作可能に接続されて、第１検出信号と第２検出信号と基準信号とに応答して、第１エラー大きさ信号及び第２エラー大きさ信号を生成するためのエラー大きさ計算機と、
第１精度と第２精度と基準信号精度とに基づき、第１エラー大きさ信号及び第１エラー大きさ信号に応答して、規格化された第１エラー大きさ信号及び規格化された第２エラー大きさ信号を生成するための規格化器と、
ファジールールベースに従い、規格化された第１エラー大きさ信号及び規格化された第２エラー大きさ信号に応答してパラメータの推定を生成するためのファジー論理推定計算機と、
を含むエンジン制御システム。
【請求項５１】
エンジン制御システムが、飛行機エンジン制御システムを含む請求項５０に記載のエンジン制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
米国政府は米海軍との契約番号Ｎ０００１９−０２−Ｃ−３００３により本発明に権利を持つ。
【０００２】
本発明は、一般にパラメータを推定するシステムに関し、より詳細には、パラメータを表す複数の冗長的信号に基づいてパラメータを推定するシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
多くのシステムは、万一に特定の部品が故障した場合、システムの機能を維持するために冗長性を使用する。しかし、しばしば、冗長性、それだけでは十分ではなく、システムは「検出し」（例えば、発生を認識し）、「隔離し」（例えば、源を識別し）、そして「適応する」（例えば、故障（欠陥）に対して応答する）ための能力を持たなければならない。いくつかの故障については、検出と識別は１つで同じである。例えば、プロセッサはメモリ検査の失敗を発見でき、サーボ・バルブは流れの検査を介して短絡又は開放を発見できる。
【０００４】
しかし、他のいくつかのカテゴリの故障を検出し、隔離し、そして適応することがより困難である。例えば現在のガスタービン飛行機エンジンはしばしば、測定されるべき各パラメータ（例えば、温度）について一対のセンサー（トランスデューサ）を備えている。各センサーは検出されたパラメータの値を示す信号を生成する。測定の不正確さに起因して、示された値はパラメータの真実（実際）の値からは外れている。この逸脱（エラー）量は、部分的にセンサーの状況、すなわち、健全性又は状態に依存している。もし、パラメータについて検出された値が一致している場合、すなわち、互いに相対的に近接している場合、両センサーは健全であると一般に仮定でき、そして、いずれか１つが実際の値の推定として使用できる。代替的に、推定は２つの値の平均により生成できる。しかし、もし、検出された値が一致しなければ、１つ又は両方のセンサーが故障しているかもしれない。パラメータの実際の値の最良の推定を作るためには、故障を検出して隔離することが望ましい。いくつかのセンサー故障は、各センサー信号を期待された範囲と期待された変化速度と比較することにより検出でき、そして隔離できる。
【０００５】
センサー故障を検出し、隔離し、そして適応するためのさまざまな他の手法が現在存在する。このような手法の１つは、そのタイプのセンサーにつき最も可能性のある故障モードの知識を使用して、１つのセンサーが他よりも故障している可能性があるかどうかを決定する。
【０００６】
別の手法は、もし選択したセンサーがエラーを起こしている場合、センサーの大きさの各々を実際の大きさの推定として選択した際の潜在的な結果を比較して、潜在的な障害的結果の最も少ないセンサーの大きさが選択される。例えば、「安全」に選択される。例えば、誤って低い大きさのエンジン速度信号を取上げた結果は、エンジンを破局的に過度に速度を上げることになる。誤って高い大きさの信号を取上げた結果は、普通、不必要にエンジン速度を制限することによるエンジン性能の損失に限られる。この論理により、「安全」戦略を選択するための明瞭な選択は、高い信号を選択することである。
【０００７】
さらに別の手法は、センサー故障を検出して隔離することに役立つ分析的な第３センサーを提供するモデルを含む。例えば、エンジン制御システムの埋め込みソフトウェア中に組み込むのに適したリアルタイム・エンジンモデルが利用可能である。（非特許文献１を参照。）パラメータの現実値は、例えば、３つのセンサーの平均値又は中間値を決定することにより、推定できる。
【０００８】
さらに、現実値は、３つの検出された大きさの各々の間の相対的な差を検査するパリティ空間方法を使用して推定できる。（非特許文献２を参照。）しかし、伝統的なパリティ空間実現では、システムは相対的差情報を故障閾値と比較して、各センサーの健全さを有効又は故障のいずれかに特徴付ける。したがって、もし、１つのセンサーが他と不一致を起こすが、相対的差が故障閾値を越えない場合、センサーは有効と見なされる。一方、もし、相対的差が故障閾値を超えるのに十分に大きくなる場合、センサーは故障と見なされる。有効と見なされたセンサーはパラメータの現実の大きさを推定するために使用される。故障と特徴付けられたセンサーは推定に使用されない。
【０００９】
特許文献１は、冗長的信号の内の１つは、例えば、モデルの出力である３つの冗長的信号に基づいてパラメータ値の推定を生成するためにファジー論理を使用した例示的なシステムを開示している。このシステムは３つの冗長的信号の各対間の差に対応した３つの差信号を生成する。そして、３つの差信号は複数のファジーメンバーシップ関数に基づいて３つの対応する「ファジー」入力に変換される。次に，複数のファジー論理ルールの内の各ファジー論理ルールが、ファジー入力に基づいて評価されて、規則出力値を生成する。さらに、各ファジー論理ルールに対して、ファジー論理ルールの実現度が生成される。最後に，複数の規則出力値と複数の実現度値がパラメータ値の推定を生成するために使用される。
【００１０】
【特許文献１】米国特許第６，０７３，２６２号公報
【非特許文献１】カー・エル・ジェー、ネメック・ティー・エス、ギャロップス・ジー・ダブリュ、１９９２年「カルマンフィルター・アルゴリズムに基づいた制御を使用したガスタービン・エンジン損傷のリアルタイム推定」ジャーナル・オブ・エンジニアリング・フォー・ガスタービン・アンド・パワー、ｖｏｌ．１１４、ｎｏ．２、ｐｐ．１８７−１９５
【非特許文献２】パットン・アール・ジェー、チェン・ジェー、１９９２年「宇宙システムに応用可能な故障診断へのパリティ空間手法の検討」プロック、ＡＩＡＡガイダンス、ナビゲーション・アンド・コントロール・コンファレンス、ＡＩＡＡ−９２−４５３８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は、パラメータを表す複数の冗長的信号に基づいてパラメータを推定するシステム及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の１つの観点によると、冗長的センサーから受信された信号に基づいてパラメータを推定するための方法が開示される。この方法は、対応する少なくとも第１及び第２冗長的センサーから少なくとも第１検出信号及び第２検出信号を受信することを含み、第１検出信号及び第２検出信号はパラメータを示し、第１検出信号は第１精度と関連付けられ、第２検出信号は第２精度と関連付けられている。また、方法は、パラメータを示す基準信号を少なくとも受信することを含み、基準信号は基準精度と関連付けられている。さらに、方法は、少なくとも第１検出信号、第２検出信号に基づき、そして第１精度、第２精度及び第３精度の内の１つに基づいて、重み付けを決定することをさらに含むことができる。さらに、方法は、重み付けに従って、少なくとも第１検出信号の値、第２検出信号の値及び基準信号の値の重み付け平均としてパラメータの推定を生成することを含むことができる。
【００１３】
本発明の別の観点によると、冗長的センサーから受信した信号に基づいてパラメータを推定する装置が開示される。この装置は，第１検出信号、第２検出信号、基準信号、第１検出信号と関連した第１精度、第２検出信号と関連した第２精度及び基準信号と関連した基準信号精度とに基づいた重み付けに応答して重み付け情報を生成するための重み付け計算機を含むことができる。第１検出信号はパラメータを示しそして第１冗長的センサーに対応する。第２検出信号はパラメータを示しそして第２冗長的センサーに対応する。基準信号はパラメータを示す。装置は、第１検出信号、第２検出信号、基準信号及び重み付け情報に基づいてパラメータの推定を生成するための重み付け平均計算機を含むことができる。
【００１４】
本発明のさらに別の観点によると、冗長的センサーから受信した信号に基づいてパラメータの推定をする別の方法が開示される。この方法は、対応する少なくとも第１及び第２冗長的センサーから少なくとも第１検出信号及び第２検出信号を受信することを含み、第１検出信号及び第２検出信号はパラメータを示し、第１検出信号は第１精度と関連付けられ、第２検出信号は第２精度と関連付けられている。さらに、方法は、パラメータを示す基準信号を少なくとも受信することを含み、基準信号は基準精度と関連付けられている。また、方法は、少なくとも第１検出信号と基準信号とに基づいて第１エラー大きさ信号を生成し、少なくとも第２検出信号と基準信号とに基づいて第２エラー大きさ信号を生成することを含む。さらに、方法は、第２エラー大きさ信号値のメンバーシップの次数を決定する前に、少なくとも第１精度と第２精度と基準精度とに基づいて第１エラー大きさ信号を規格化し、第３エラー大きさ信号値のメンバーシップの次数を決定する前に、少なくとも第１精度と第２精度と基準精度とに基づいて第２エラー大きさ信号を規格化することを含む。さらに、方法は、少なくとも規格化された第１エラー大きさ信号と規格化された第２エラー大きさ信号とに基づいてファジールールベースを評価し、そして少なくとも評価されたファジールールベースに基づいてパラメータの推定を生成することを含む。
【００１５】
本発明のさらに別の観点によると、冗長的センサーから受信された信号に基づいてパラメータを推定するための別の装置が提供される。この装置は、第１冗長的センサーから受信された第１検出信号と第２冗長的センサーから受信された第２検出信号と基準信号とに応答して第１エラー大きさ信号及び第２エラー信号大きさを生成するためのエラー大きさ計算機を含むことができる。第１検出信号、第２検出信号及び基準信号はパラメータを示す。さらに、装置は、第１エラー大きさ信号及び第２エラー大きさ信号に応答して第１検出信号に関連した第１精度と第２検出信号に関連した第２精度と基準信号に関連した基準信号精度とに基づいて、第１規格化されたエラー大きさ信号及び第２規格化されたエラー大きさ信号を生成するための規格化器を含むことができる。さらに、装置は、第１規格化されたエラー大きさ信号及び第２規格化されたエラー大きさ信号に応答してファジールールベースに従ってパラメータの推定を生成するためのファジー論理推定計算機を含むことができる。
【００１６】
本発明のさらに別の観点によると、エンジン制御システムが提供される。システムは、飛行機エンジンに関連したパラメータを示す第１検出信号を生成するための第１冗長的センサーと、第１検出信号はそれに関連した第１精度を持ち、このパラメータを示す第２検出信号を生成するための第２冗長的センサーとを備え、第２検出信号はそれに関連した第２精度を持つ。また、システムは、このパラメータを示す基準信号を生成するための基準信号生成器と、基準信号はそれに関連した基準信号精度を持ち、第１冗長的センサーと第２冗長的センサーと基準信号生成器とに動作可能に接続されて第１検出信号と第２検出信号と冗長的信号とに応答して重み付け情報を生成する重み付け計算機とを備え、重み付け情報は第１精度と第２精度と基準信号精度とに基づいている。さらに、システムは、第１検出信号と第２検出信号と冗長的信号と重み付け情報とに応答してパラメータの推定を生成するための重み付け平均計算機を備える。
【００１７】
本発明のさらなる観点によると、別のエンジン制御システムが提供される。システムは、飛行機エンジンに関連したパラメータを示す第１検出信号を生成するための第１冗長的センサーと、第１検出信号はそれに関連した第１精度を持ち、このパラメータを示す第２検出信号を生成するための第２冗長的センサーとを備え、第２検出信号はそれに関連した第２精度を持つ。さらに、システムは、このパラメータを示す基準信号を生成するための基準信号生成器と、基準信号はそれに関連した基準信号精度を持ち、第１冗長的センサーと第２冗長的センサーと基準信号生成器とに動作可能に接続されて第１検出信号と第２検出信号と基準信号とに応答して第１エラー大きさ信号及び第２エラー大きさ信号を生成するためのエラー大きさ計算機とを備える。さらに、システムは、第１エラー大きさ信号及び第２エラー大きさ信号に応答し第１精度と第２精度と基準信号精度とに基づいて、第１規格化されたエラー大きさ信号及び第２規格化されたエラー大きさ信号を生成するための規格化器と、第１規格化されたエラー大きさ信号及び第２規格化されたエラー大きさ信号に応答しそしてファジールールベースに従ってパラメータの推定を生成するためのファジー論理推定計算機とを備える。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によると、パラメータを表す複数の冗長的信号に基づいてパラメータを推定するシステム及び方法が提供される。
以下に添付図面を参照して、本発明の方法と装置の特徴及び利点を詳細に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
ファジー論理技術の概観
ファジー論理技術は、さまざまな技術分野に適用されている。これらの技術は，特定のシステム、装置等に関連した「現実世界」概念がブーリアン（真又は偽）変数により正確に特徴付けることが難しい時に有用である。例えば、温度は、「熱い」、「暖かい」、又は「冷たい」と特徴付けることができる。ファジー論理システムは、ブーリアン・システムよりもこのような特徴により適している。なぜならば、ファジー論理システムはブーリアン表現の代わりに多変数論理表現を使用するからである。
【００２０】
ファジー論理システムは、典型的に、変数値を複数のファジー集合の各ファジー集合中の「メンバーシップの次数」として表す。「現実世界」変数、値、表現等は、「クリスプ」（例えば、「クリスプ」変数、「クリスプ」値、「クリスプ」表現）と呼ばれる。ファジーメンバーシップ関数は、クリスプ入力値をファジー集合中のメンバーシップの次数に関連付ける対応である。ファジー集合はしばしば、「速い」、「中間」、「遅い」などの言語的名前が割り当てられる。クリスプ入力値は、同時に２つ又はそれ以上のファジー集合中にメンバーシップの次数を有することができる。例えば、エンジン速度は同時にいくぶん「高速」でいくぶん「中間」であることができる。例えば、「速度＝３５％速い、４５％中間、０％遅い」として表現できる。このタイプの表現は通常、「ファジー変数」と呼ばれ、クリスプ変数をファジー変数へ変換するステップは通常、「ファジー化」と呼ばれる。ファジー変数の使用は、システムがブーリアン・システムにより与えられるよりも「現実世界」変数の値のより正確な特徴付けを与えることを可能にする。
【００２１】
有用になるためには、ファジー論理システムは、時々、集合的に「ファジールールベース」と呼ばれる、複数のファジー論理規則を使用する。ファジー論理規則は、ブーリアン論理規則に類似する。例えば、ＩＦ条件ＴＨＥＮ結果、これらは２進値論理でなくファジー集合論を使用する。「ファジー推論」と、時々、呼ばれるステップでは、各規則の条件部分は、その規則の「実現次数」を決定するためにファジー入力変数に関して評価される。条件は論理演算子（例えば、ＡＮＤ又はＯＲ）により接続された複合条件を含む。例えば、「条件１ＡＮＤ条件２」は、条件１と条件２の最小として定義される。別の例は、条件１ＯＲ条件２は、条件１と条件２の最大として定義される。
【００２２】
規則の結果部分は、典型的に、「出力＝４０％高、２０％中間、０％低」などのファジー化のために使用される、同一ではないが、匹敵するさまざまなメンバーシップ関数中のメンバーシップの次数の形式中にある。ファジー推論の結果は、時々、集合的に、「ファジー出力」又は「ファジー出力変数」と呼ばれる。
【００２３】
ファジー出力変数は、最終的に、ファジー論理システムからの出力のためにクリスプ出力へ変換される。このステップは、普通、「非ファジー化」と呼ばれ，「最大の平均」方法又は「セントロイド」方法などの方法の使用を含む。
【００２４】
エンジン制御
本発明の実施の形態は，パラメータ値を示す複数の信号に基づいてパラメータ値が決定されるさまざまなシステムで使用できる。このようなシステムの一例は、航空機エンジン制御システムである。図１を参照すると、航空機エンジン２０は、通常、全自動デジタルエンジン制御として「ＦＡＤＥＣ」又は電子エンジン制御として「ＥＥＣ」と呼ばれるプロセッサ２４、メモリ２６、及び入力／出力（Ｉ／Ｏ）ユニット２７を有する、エンジン制御器２２により制御される。プロセッサ２４、メモリ２６、及びＩ／Ｏユニット２７の全部又はいくつかはバス２８を介して動作可能に接続される。いくつかの例では、メモリ２６とＩ／Ｏユニット２７の両方又は１つがバス２８以外の別の動作可能な接続を介してプロセッサ２４に接続される。エンジン制御器２２は、エンジン２０へ通信可能に接続されて、温度、圧力、一分当たりの回転数（ｒｐｍ）等のさまざまなエンジン・パラメータに関するデータを提供するセンサー（図示しない）から信号を受信する。多くのパラメータに関して、データは冗長的で、１つの特定のパラメータについて２つ又はそれ以上の信号により提供されている。センサーから信号を受信することに加えて、エンジン制御器２２は、エンジン２０を制御するアクチュエータなどのエンジン２０のさまざまな部品へ制御信号を送信できる。
【００２５】
メモリ部分２６に記憶されるエンジン制御プログラムは、エンジン２０から受信した信号を監視してエンジン２０へ制御信号を送信するために制御器２２を指示する。図２は、エンジン制御プログラムの例の一部３０のブロック図であり、推定器３５、基準信号生成器３９、及び制御信号生成器４１を含む。推定器３５は、エンジン２０の１つのパラメータに対応する複数のセンサー信号（例えば、２センサー信号）を受信する。また、推定器３５は基準信号生成器３９から基準信号を受信する。また、モデルからの基準信号はエンジン２０のパラメータに対応する。さらに、推定器３５は、センサー信号と基準信号に関連した精度の指示を受信する。センサー信号又は基準信号に関連した精度は、一般に、センサー信号により示された値からパラメータの現実の値が異なるかもしれない量，範囲、程度等を示す。信号の精度は時間の経過により変化してよい。例えば、精度は検知されているパラメータが変化するにつれて変化してよい。同様に、精度は他の条件の変動により変化してもよい。例えば、精度はセンサーへの電力供給の変動により変化してよい。精度の指示は、特定の条件又は条件の組に基づいて、例えば、ルックアップ・テーブルから検索できる。信号の精度は、例えば、信号値に基づいて検索できる。別の例では、精度が特定の条件又は条件の組に基づいて計算される。例えば、信号の精度は信号値のパーセンテイジとして計算される。以下に記載した例では、信号の精度は信号が正又は負に変化する値として表される。しかし、一般に、信号の精度はさまざまな方法で、例えば、信号が変化する範囲、信号のパーセンテイジ等として表される。
【００２６】
推定器３５は、パラメータに対応する信号と信号の精度とに基づいて，パラメータ値の推定である推定信号を生成する。推定信号は制御出力生成器４１と基準信号生成器３９とに供給される。制御出力生成器４１は、エンジン２０を制御する制御器２２により開始される適当な動作を決定するのに使用される出力信号を生成する。さらに、基準信号生成器３９は推定器３５からの推定信号をパラメータ値の予想を作るために使用する。基準信号生成器３９は、代替的又は追加的に、推定器３５からの推定信号以外の信号を使用する。例えば、基準信号生成器３９は、制御出力生成器４１から１つ又は複数の信号を受信して、これらの信号の予測を生成するために使用する。基準信号生成器３９は、パラメータを示す信号を生成するために構成されたモデルを含む。また、基準信号生成器３９は、パラメータに対応した信号を生成する別のセンサーを含む。さらに、基準信号生成器３９は、パラメータに関連した異なるパラメータを示す信号に基づいて基準信号を生成する処理装置を含む。例えば、異なるパラメータを示す信号は、異なるパラメータを監視するセンサーから検索される。
【００２７】
いくつかの例示的パラメータ推定器が以下に開示される。パラメータ値を示す複数の信号に基づいてパラメータ値が決定されるさまざまなシステムにおいて使用される同様なパラメータ推定器が理解される。従って，同様なパラメータ推定器が、飛行機以外のエンジン制御システム及びエンジン制御システム以外のシステムにおいて使用できる。推定されるパラメータは、温度、圧力、速度、高度、姿勢、ｒｐｍ、トルク、エフェクタ位置、位置などのどんなさまざまのパラメータである。
【００２８】
パラメータ推定器
図３の例示的な推定器３５のブロック図である。推定器３５は、重み付け生成器１０４と重み付け平均計算機１０８とを含む。重み付け生成器１０４は、冗長的センサーからのパラメータを示す２つ又はそれ以上信号を受信する。図３において、２つのこのような信号が、「Ａ」及び「Ｂ」として示されている。また、重み付け生成器１０４は、パラメータを示す１つ又は複数の基準信号を生成する。１つのこのような基準信号は、図３で、「Ｒ」として示されている。さらに、重み付け推定器１０４は、冗長的センサー信号及び基準信号の各々についての精度の指示を受信する。もし、２つ又はそれ以上の信号の精度が同じ場合、これらの信号について単に１つの精度の指示が与えられる。
【００２９】
重み付け生成器１０４は、冗長的センサー信号、基準信号、及び、対応する精度に基づいて重み付け情報を生成する。重み付け情報はさまざまな技術を使用して生成される。例えば、重み付け情報は、ファジー論理法を全部又は一部を使用して生成される。
【００３０】
重み付け情報は、冗長的センサー信号と基準信号の重み付け平均を計算する際に使用される冗長的センサー信号と基準信号の各々の重み付け指示を含む。追加的又は代替的に、重み付け情報は他の情報を含む。例えば、重み付け情報は、冗長的センサー信号と基準信号とに基づいてパラメータを計算する方法を示す情報を含む。さらに、重み付け情報は冗長的センサー信号と基準信号の組合わせの重み付けの指示を含む。組合わせは、例えば、２つ又はそれ以上の冗長的センサー信号と基準信号の平均を含む。
【００３１】
基準信号は、例えば、パラメータの指示を生成するモデルからの信号、パラメータを示す信号を出力する別の冗長的センサーからの信号、関連するが別のパラメータを監視する別のセンサー信号からのパラメータの指示を生成する処理装置からの信号を含む。図２を参照すると、基準信号は、例えば、基準信号生成器３９から受信される。
【００３２】
重み付け平均計算機１０８は、冗長的センサー信号と、基準信号と、重み付け生成器１０４からの重み付け情報とを受信し、そしてパラメータの推定を生成する。パラメータの推定は、重み付け情報により示された重み付けによる、冗長的センサー信号と基準信号の重み付け平均である。冗長的信号と基準信号の重み付け平均はいくつかの方法で生成できる。例えば、もし、重み付け情報が推定は単に冗長的センサー信号の特定の１つであることを示す場合、推定は単に特定の冗長的センサー信号を選択することにより生成される。別の例としては、最初に冗長的センサー信号と基準信号の特定の組が生成されて、そして推定が２つ又はそれ以上の冗長的センサー信号、基準信号、及びその組合わせの重み付け平均として生成される。
【００３３】
図４は、別の例示的な推定器１３０のブロック図である。この例では、重み付け生成器１３４は、冗長的センサー信号Ａ及びＢ、基準信号Ｂ、基準信号Ｒ、及び対応する精度に基づいて、重み付けＡ、重み付けＢ、及び重み付けＲを生成する。重み付け平均計算機１３８は各々が信号Ａ、Ｂ及びＲの内の１つを重み付け生成器１３４により与えられる対応する重み付けで乗算する乗算器１４２、１４４及び１４６を、含む。
【００３４】
図５は、さらに別の例の推定器１６０のブロック図である。図５の例示的な推定器１６０は２つの冗長的センサー信号Ａ及びＢ、及び、基準信号Ｒを受信する。さらに、推定器１６０は、センサー信号Ａ及びＢの精度の指示ＡＣＣセンサーを受信する。この例では、Ａの精度とＢの精度とは等しい。さらに、推定器１６０は、参照信号Ｒの精度の指示ＡＣＣRを受信する。
【００３５】
推定器１６０は、信号Ａ、Ｂ及びＲを受信して３つの対応するエラー大きさ信号ＥＡＢ、ＥＡＲ及びＥＢＲを生成するエラー大きさ計算機１６４を含む。例えば、エラー大きさＥＡＢは、信号Ａと信号Ｂの間の差の絶対値である。エラー大きさＥＡＲは、例えば、信号ＡとＲの間の差の絶対値である。同様に、エラー大きさＥＢＲは、例えば、信号ＢとＲの間の差の絶対値である。
【００３６】
推定選択器１６８は、エラー大きさ信号を受信し、また、精度ＡＣＣセンサー及びＡＣＣRを受信する。ＥＡＢ、ＥＡＲ、ＥＢＲ、ＡＣＣセンサー及びＡＣＣRに基づいて、推定選択器１６８は推定を計算するための技術の指示を作る。推定選択器１６８により作られた指示は、マルチプレクサ１７２へ与えられる。マルチプレクサ１７２は、入力として信号Ａ及びＢを受信する。さらに、マルチプレクサ１７２への別の入力が平均計算機１７６の出力である。平均計算機１７６は信号Ａ及びＢの平均を生成する。マルチプレクサ１７２のさらに別の入力がファジー論理推定計算機１８０の出力である。マルチプレクサ１７２が，推定選択器１６８の出力に基づいて、その入力の１つをパラメータの推定として選択する。
【００３７】
さらに、推定計算機１６０は規格器１８４を含む。規格器１８４は、精度ＡＣＣＲセンサー及びＡＣＣRに基づいて、規格化されたエラー大きさ信号ＥＡＲNORM及びＥＢＲNORMを生成するために信号ＥＡＲ及びＥＢＲを規格化する。例えば、規格器１８４は次の式に従って信号を規格化する。
【００３８】
ＥＡＲNORM＝ＥＡＲ／（ＡＣＣセンサー＋ＡＣＣR）            （１）
ＥＢＲNORM＝ＥＢＲ／（ＡＣＣセンサー＋ＡＣＣR）            （２）
【００３９】
信号Ａ及びＢに関連した精度が同じでない実現では、規格化信号は次の式に従って規格化信号が同様に計算される。
【００４０】
ＥＡＲNORM＝ＥＡＲ／（ＡＣＣA＋ＡＣＣR）                  （３）
ＥＢＲNORM＝ＥＢＲ／（ＡＣＣB＋ＡＣＣR）                  （４）
【００４１】
ＡＣＣAは信号Ａに関連した精度であり、ＡＣＣBは信号Ｂに関連した精度である。他の例では、規格化信号は式（１）−（４）により示されたのとは異なる方法により生成できる。
【００４２】
ファジー論理推定計算機１８０は、信号Ａ、Ｂ、及びＲと規格化信号ＥＡＲNORM及びＥＢＲNORMを受信し、信号Ａ、Ｂ、及びＲの重み付け平均を生成する。ファジー論理推定計算機１８０は以下により詳細に説明される。
【００４３】
図３及び図５を参照すると、エラー大きさ計算機１６４と、推定選択器１６８と、規格器１８４と、ファジー論理推定計算機１８０の一部とは、少なくとも部分的に、図３の重み付け計算機１０４に似た重み付け計算機を形成する。さらに、マルチプレクサ１７２、平均計算機１７６、及びファジー論理推定計算機１８０の他部は、少なくとも部分的に図３の重み付け平均計算機１０８と似た重み付け平均計算機を形成する。
【００４４】
図６を参照して、推定生成器１６０の一般的動作を説明する。特に、図６は、冗長的センサーから受信される信号に基づいてパラメータの推定を生成するための例示的方法２００のフロー・チャートである。方法２００は図５を参照して説明される。
【００４５】
ブロック２０４で、エラー大きさ信号ＥＡＢ、ＥＡＲ、及びＥＢＲが信号Ａ、Ｂ、及びＲに基づいて生成される。図５を参照して上述したように、エラー大きさ計算機１６４はエラー大きさ信号ＥＡＢ、ＥＡＲ、及びＥＢＲを生成する。ブロック２０８で、推定を生成する技術が選択される。例えば、４つの技術の内の１つが選択される。（１）推定をＡに設定する。（２）推定をＢに設定する。（３）推定をＡ及びＢの平均値に設定する。又は、（４）推定をファジー論理推定計算機の出力に設定する。図５の推定器１６０に関して、推定選択器１６８は、推定の生成のために適当な技術の指示を生成して、この指示がマルチプレクサ１７２に与えられる。
【００４６】
ブロック２１２で、もし、推定が信号Ａに設定されるべきと決定された場合、ブロック２１６で推定がＡに設定される。図５を参照すると、もし、推定選択器１６８の出力が推定をＡに設定すべきと示す場合、マルチプレクサ１７２は推定としてＡを選択する。同様に、ブロック２２０で、もし、推定が信号Ｂに設定されるべきと決定された場合、ブロック２２４で推定がＢに設定される。図５を参照すると、もし、推定選択器１６８の出力が推定をＢに設定すべきと示す場合、マルチプレクサ１７２は推定としてＢを選択する。
【００４７】
ブロック２２８で、推定が信号Ａ及びＢの平均に設定されるべきと決定された場合、ブロック２３２でＡ及びＢの平均が生成される。次に、ブロック２３６で、推定がＡ及びＢの平均に設定される。図５を参照すると、もし、推定選択器１６８の出力が推定をＡ及びＢの平均にすべきと示す場合、マルチプレクサは推定として平均計算機１７６の出力を選択する。
【００４８】
もし、ブロック２２８で、推定が信号Ａ及びＢの平均に設定されるべきでないと決定された場合、ブロック２４０で、パラメータの推定がファジー論理技術を使用して生成される。ブロック２４４で、推定がファジー論理技術を用いて生成された推定に設定される。
【００４９】
図７は、パラメータの推定を計算するための適当な技術を選択するための例示的な方法３００のフロー・チャートを示す。方法３００は、例えば、図５の推定選択器１６８により実現される。
【００５０】
ブロック３０４で、ＥＡＢがＡＣＣセンサーの２倍より小さいかどうかが決定される。もし、ＥＡＢがＡＣＣセンサーの２倍より小さいければ、フローはブロック３０８へ進む。ブロック３０８で、パラメータの推定がＡ及びＢの平均に設定されるべきと指示される。もし、ＥＡＢがＡＣＣセンサーの２倍より小さくなければ、フローはブロック３１２へ進む。冗長的センサーの精度が同じでない実現の場合は、ブロック３０４で、ＥＡＢがセンサーの精度の合計よりも小さいかどうかが決定されてよい。
【００５１】
ブロック３１２で、ＥＡＢがＡＣＣRの２倍よりも大きいかどうかが決定される。もし、ＥＡＢがＡＣＣRの２倍よりも大きければ、フローはブロック３１６へ進む。ブロック３１６で、パラメータの推定がファジー論理推定計算機１８０（図５）の出力に設定されるべきことを示す。もし、ＥＡＢがＡＣＣRの２倍よりも大きくなければ、フローはブロック３２０へ進む。
【００５２】
ブロック３２０で、ＥＡＢがＥＢＲより大きいかどうかが決定される。もし、ＥＡＢがＥＢＲより大きければ、フローはブロック３２４へ進む。ブロック３２４で、パラメータの推定がＢに設定されるべきと指示される。もし、ＥＡＢがＥＢＲより大きくなければ、フローはブロック３２８へ進む。ここで、パラメータの推定はＡに設定されるべきと指示される。
【００５３】
ファジー論理推定計算機
図５を参照すると、いくつかの場合、パラメータの推定はファジー論理推定計算機１８０により生成される。図８は、信号ＥＡＲNORMとＥＢＲNORMに基づいて推定を生成する例示的なファジー論理推定計算機２７０のブロック図を示す。ファジー論理推定計算機２７０は、ファジールールベース２７６により指定されたさまざまなファジー集合中のＥＡＲNORMとＥＢＲNORMのメンバーシップの次数を評価するメンバーシップ関数評価器２７４を含み、メンバーシップの次数の指示の出力を生成する。この例では、ファジールールベース２７６は、小さい、中間、大きい、の３つの異なるファジー集合を指定する。従って、メンバーシップ関数評価器２７４は、３つのファジー集合（小さい、中間、及び、大きい）に対応する信号ＥＡＲNORMに対してメンバーシップの次数の３つの指示（ＳＭＬA、ＭＥＤA、及びＬＲＧA）を生成する。同様に、３つのファジー集合に対応する信号ＥＢＲNORMに対して３つの指示（ＳＭＬB、ＭＥＤB、及びＬＲＧB）が生成される。
【００５４】
図９は、３つのファジー集合、小さい３０４、中間３０８、及び、大きい３１２に対するファジールールベース３００のグラフである。同じファジールールベース３００がＥＡＲNORMとＥＢＲNORMの両方に対して使用される。他の実現では、異なるファジールールがＥＡＲNORMとＥＢＲNORM対して使用され、そしてファジー集合の異なる次数が使用できる（すなわち、３よりも大きい又は少ない）。
【００５５】
図９のファジールールベース３００により、集合中のメンバーシップの次数が別の集合中のメンバーシップの次数に基づいて決定される。図１０は、図９中に指定された集合内の信号ＥＡＲNORMに対するメンバーシップの次数を決定するための例示的方法３５０のフロー・チャートである。同様な方法が、信号ＥＢＲNORMに対するメンバーシップの次数を決定するために使用できる。
【００５６】
ブロック３５４で、中間集合内のメンバーシップの次数が信号ＥＡＲNORMに対して決定される。中間集合内のメンバーシップの次数は、既知の技術を含むさまざまな技術を使用して決定される。例えば、中間集合内のメンバーシップの次数は、ルックアップ・テーブルを介して決定される及び／又は補間法を介して決定される１つ又は複数の式を使用して計算できる。
【００５７】
ブロック３５８で、ＥＡＲNORMが１．０より小さいかどうかが決定される。もし、ＥＡＲNORMが１．０よりも小さければ、小さい集合のメンバーシップの次数は、１．０から中間集合内のメンバーシップの次数を引算したものとして決定される（ブロック３６２）。もし、ＥＡＲNORMが１．０よりも小さくなければ、小さい集合のメンバーシップの次数は、ゼロとして決定される（ブロック３６６）。
【００５８】
ブロック３７０で、ＥＡＲNORMが１．５よりも大きいかどうかが決定される。もし、ＥＡＲNORMが１．５よりも大きければ、大きい集合のメンバーシップの次数は、１．０から中間集合内のメンバーシップの次数を引算したものとして決定される（ブロック３７４）。もし、ＥＡＲNORMが１．５よりも大きくなければ、大きい集合のメンバーシップの次数は、ゼロとして決定される（ブロック３７８）。
【００５９】
図９を再び参照すると、図９のメンバーシップ関数は使用できるメンバーシップ関数の集合の単に一例であり、同様に異なるメンバーシップ関数が使用できることが理解できる。例えば、１つ又は複数の異なる閾値が図９内に示されたもの以外に使用できる。さらに、第１集合のメンバーシップの次数は、１．０から第２隣接集合のメンバーシップの次数を引算した関数である必要はない。さらに、メンバーシップ関数は、３つのファジー集合よりも多く又は少なく指定してもよい。さらに、１．０とは異なる値を集合中の全メンバーシップを示すために使用できる。
【００６０】
図８を再び参照すると、ファジー論理推定計算機２７０はまた、メンバーシップ関数評価器２７４により生成されたメンバーシップの次数に基づいて複数のファジー論理ルール２８２の各々の実現程度（ＤＯＦ）を評価するルール実現評価器２８０を含む。図８の例では、実現評価器２８０は６つのファジー論理ルール２８２に対応する６つの実現程度（ＤＯＦ1、ＤＯＦ2、ＤＯＦ3、ＤＯＦ4、ＤＯＦ5、ＤＯＦ6）を生成する。ＤＯＦ1、ＤＯＦ2、ＤＯＦ3、ＤＯＦ4、ＤＯＦ5、ＤＯＦ6に対応する６つのファジー論理ルールの例示的な組が以下に与えられる。
【００６１】
１）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが小さくて且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが小さい場合又は（ＯＲ）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが中間で且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが中間の場合、（ＴＨＥＮ）出力はＡＶＧ（Ａ，Ｂ，Ｒ）である。
２）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが小さくて且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが中間の場合又は（ＯＲ）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが中間で且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが大きい場合、（ＴＨＥＮ）出力はＡＶＧ（Ａ，Ｒ）である。
３）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが中間で且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが小さい場合又は（ＯＲ）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが大きく且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが中間の場合、（ＴＨＥＮ）出力はＡＶＧ（Ｂ，Ｒ）である。
４）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが小さくて且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが大きい場合、（ＴＨＥＮ）出力はＡである。
５）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが大きくて且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが小さい場合、（ＴＨＥＮ）出力はＢである。
６）もし（ＩＦ）ＥＡＲNORMが大きくて且つ（ＡＮＤ）ＥＢＲNORMが大きい場合、（ＴＨＥＮ）出力はＲである。
【００６２】
上記のルールの例示的な組が、表１に表形式で記載されている。
【００６３】
表１
2005299646.tif 000003
【００６４】
ファジー論理ルールのＤＯＦは、既知の技術を含むいくつかの技術を使用して決定できる。例えば、もし、ルールが「Ｘ  ＡＮＤ  Ｙ」を指定する場合、ＤＯＦはＸとＹの最小である。同じく、もし、ルールが「Ｘ  ＯＲ  Ｙ」を指定する場合、ＤＯＦはＸとＹの最大である。もし、ルールが「Ａ  ＡＮＤ  Ｂ  ＯＲ  Ｘ  ＯＲ  Ｙ」を指定する場合、ＤＯＦは、ｍａｘ（ｍｉｎ（Ａ，Ｂ），ｍｉｎ（Ｘ，Ｙ））である。
【００６５】
図８を再び参照すると、また、ファジー論理推定計算機２７０は、パラメータの推定を生成するために信号Ａ、Ｂ、及びＲ及び複数のファジー論理ルール２８２を評価するルール出力シンセサイザー２８６を含む。一般に、ルール出力シンセサイザー２８６は、例えば、ＤＯＦ1、ＤＯＦ2、ＤＯＦ3、ＤＯＦ4、ＤＯＦ5、及びＤＯＦ6を含む重み付け情報に基づいて信号Ａ、Ｂ及びＲの重み付け平均を生成する。図１１は、パラメータの推定を生成するためにファジー論理ルールを評価する例示的な方法４００のフロー・チャートを示す。
【００６６】
ブロック４０４で、ファジールールベース内の各ルールに対する重み付け出力が決定される。ルールの出力は、ルール中の「ＴＨＥＮ」に続く文章により指定される。例えば，上述の例示的なファジールールベースでは、ルール１の出力は、Ａ、Ｂ及びＲの平均である。ルールの重み付け出力は、ルールの出力をその対応する実現程度で掛算することにより決定される。従って、上記のファジールールベースでは、ルール１の重み付け出力は、Ａ、Ｂ及びＲの平均を計算して、ＤＯＦ1をその平均に掛算することにより決定される。
【００６７】
ブロック４０８で、ブロック４０４で計算された重み付け出力が加算される。ブロック４１２で、ファジー論理ルールに関連した実現程度が加算される。例えば、図８を参照して、実現程度、ＤＯＦ1、ＤＯＦ2、ＤＯＦ3、ＤＯＦ4、ＤＯＦ5、及びＤＯＦ6が加算される。そして、ブロック４１６で、パラメータの推定が、重み付け出力の和を実現程度の和で割算することにより生成される。
【００６８】
上記のルール１乃至６は、使用できるファジールールベースの単なる一例にすぎず、異なるファジールールベースも同様に使用できる。例えば，ルール１乃至６の１つ又は複数は別のルールにより置き換えられ又は修正される。また、６つのルールよりも多い又は少ないものが使用できる。
【００６９】
図８を再び参照すると、ファジー論理推定計算機２７０は使用できるファジー論理推定計算機の一例にすぎず、同様に他のファジー論理推定計算機も使用できる。例えば，ファジー推論は既知の技術を含むさまざまな技術のいずれを使用して実行できる。別の例として、ファジー論理推定計算機は、パラメータの推定を生成する際に出力メンバーシップ関数を使用できる。
【００７０】
図２乃至図５及び図８に示される１つ又は複数のブロック、又は１つ又は複数のブロックの部分は、ソフトウェア、ハードウェア、及び／又はファームウェア、又は、ソフトウェア、ハードウェア、及び／又はファームウェアのある組合わせにより実現できる。同様に、図６、図７、図１０、及び図１１に示される方法は、ソフトウェア、ハードウェア、及び／又はファームウェア、又は、ソフトウェア、ハードウェア、及び／又はファームウェアのある組合わせにより実現できる。ソフトウェアにより実現されるどの部分についても、ソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ハードドライブ、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、又はプロセッサに付随したメモリなどの有形媒体上に記憶できる。ハードウェアにより実現される部分は，例えば、１つ又は複数のアナログ回路、デジタル回路、集積回路、応用特別集積回路、プログラムロジックアレイ、プログラムアレイロジックなどのどんな組合わせを使用して実現できる。さらに、図２乃至図８、図１０、及び図１１のいくつかは、少なくとも部分的に神経ネットワーク技術又は装置を使用して実現できる。図２乃至図５及び図８で説明されたブロックのいくつかの動作は、図６、図７、図１０及び図１１の１つ又は複数のフロー・チャートを参照して説明されたが、これらのブロックは異なる方法により同様に動作できる。例えば、図６、図７、図１０及び図１１の方法のブロックは、省略及び／又は修正でき、新ブロックが追加でき、そして、ブロックの順番が変更できる。
【００７１】
本発明の例示的ないくつかの実施の形態が図面を参照してここに詳細に説明されたが、本発明はさまざまな変形と代替構成が可能である。ここに開示された特定の形式に本発明を限定する意図はなく、逆に、本発明は特許請求の範囲により定義される本発明の範囲と精神の中に入る全ての変形と代替構成と均等物を包含するものであることを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】エンジン制御器により制御される飛行機エンジンのブロック図。
【図２】例示的なエンジン制御プログラムの一部のブロック図。
【図３】図２の推定器の例のブロック図。
【図４】別の例の推定器のブロック図。
【図５】さらに別の例の推定器のブロック図。
【図６】冗長的センサーから受信した信号に基づいてパラメータの推定を生成する例示的方法のフロー・チャート。
【図７】パラメータの推定を計算するために適当な技術を選択する例示的な方法のフロー・チャート。
【図８】図５のファジー論理推定計算機の例のブロック図。
【図９】例示的なファジールールベースのグラフ。
【図１０】ファジー集合のメンバーシップの次数を決定するための例示的な方法のフロー・チャート。
【図１１】ファジー論理規則を評価するための例示的な方法のフロー・チャート。
【符号の説明】
【００７３】
２０      飛行機エンジン
２２      エンジン制御器
３０      エンジン制御プログラムの一部
３５      推定器
３９      基準信号生成器
４１      制御出力生成器
１０４      重み付け生成器
１０８      重み付け平均計算機
１３０      推定器
１３４      重み付け生成器
１３８      重み付け平均計算機
１４２      乗算器
１４４      乗算器
１４６      乗算器
１４８      加算器
１６０      推定器
１６４      エラー大きさ計算機
１６８      推定選択器
１７２      マルチプレクサ
１７６      平均計算機
１８０      ファジー論理推定計算機
１８４      規格化器
２７０      ファジー論理推定計算機
２７４      メンバーシップ関数評価器
２８０      ルール実現評価器
２８２      ファジールールベース
２８６      ルール出力シンサセイザー
【図１】
2005299646.tif 000004
【図２】
2005299646.tif 000005
【図３】
2005299646.tif 000006
【図４】
2005299646.tif 000007
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2005299646.tif 000012
【図１０】
2005299646.tif 000013
【図１１】
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